Preview

Qainar Journal of Social Science

Расширенный поиск

Искусственный интеллект в образовании: анализ динамики, восприятия и перспектив интеграции

https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-4-34-49

Аннотация

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс может революционизировать практику преподавания, обучения и исследований в образовательных учреждениях, особенно на университетском уровне. Эта статья представляет подробный анализ того, как интеграция ИИ влияет на методики преподавания, учебные процессы и научные исследования, одновременно освещая сопутствующие вызовы и проблемы. В частности, исследование сосредотачивается на последствиях для педагогической коммуникации и вовлеченности студентов, опираясь на анализ, который охватывает ряд аспектов: изменения в численности студентов и плотности высших учебных заведений, степень цифровизации этих учреждений, а также обширные ответы студентов на анкеты, раскрывающие их восприятие и отношение к роли ИИ в образовании. Целью статьи является изучение перспектив и опыта ключевой группы заинтересованных сторон: студентов. Уделяя сосредоточенное внимание как возможностям, так и препятствиям, представляемым ИИ в образовании, данное исследование стремится способствовать глубокому пониманию его влияния. Оно критически оценивает потенциальные преимущества и недостатки, тем самым предоставляя заинтересованным сторонам необходимое понимание для навигации в меняющемся образовательном ландшафте. Кроме того, данное исследование стремится выделить тенденции в цифровой конкурентоспособности в образовательном секторе и предложить стратегические рекомендации для достижения гармоничного баланса между инновационными и традиционными педагогическими подходами. Такой баланс является ключевым для разработки прогрессивных образовательных стратегий на фоне быстрой интеграции технологий ИИ. Посредством этого всестороннего анализа исследование стремится внести вклад в более широкий дискурс по оптимизации потенциала ИИ в образовании, снижая его вызовы, тем самым поддерживая развитие инновационной и включающей образовательной системы.

Об авторах

А. С. Джанегизова
Казахский национальный университет им. аль-Фараби Казахстан
Казахстан

Джанегизова А.С. – PhD студент

Алматы



А. М. Нурсейит
Университет Международного Бизнеса им. К.Сагадиева
Казахстан

Нурсейит А. М. – студентка

Алматы



К. С. Выборова
Университет Международного Бизнеса им. К.Сагадиева
Казахстан

Выборова К. C. – студентка

Алматы



Список литературы

1. Bye R. T. A flipped classroom approach for teaching a master’s course on artificial intelligence //Computers Supported Education: 9th International Conference, CSEDU 2017, Porto, Portugal, April 21-23, 2017, Revised Selected Papers 9. – Springer International Publishing, 2018. – С. 246-276. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94640-5_13

2. Ulloa-Cazarez R. L. Joseph E. Aoun: Robot-proof: higher education at the age of artificial intelligence: MIT Press, 2018, pp 216, ISBN: 978-0-262-53597-7. – 2020.

3. Emwanta M., Nwalo K. I. N. Influence of computer literacy and subject background on the use of electronic resources by undergraduate students in universities in South-western Nigeria //International Journal of Library and Information Science. – 2013. – Т. 5. – №. 2. – С. 29-42.

4. Long D., Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations //Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems. – 2020. – С. 1-16.

5. Mäkinen M. Digital empowerment as a process for enhancing citizens' participation //E-learning and Digital Media. – 2006. – Т. 3. – №. 3. – С. 381-395. https://doi.org/10.2304/elea.2006.3.3.381

6. Kong, S. C. (2019). Components and methods of evaluating computational thinking for fostering creative problem-solvers in senior primary school education. In S. C. Kong, & H. Abelson (Eds.), Computational thinking education (pp. 119–141). SpringerOpen.

7. Latham, A., Crockett, K., McLean, D., Edmonds, B.: A conversational intelligent tutoring system to automatically predict learning styles //Computers & Education. – 2012. – Т. 59. – №. 1. – С. 95-109. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.11.001

8. Holmes M. et al. Near real-time comprehension classification with artificial neural networks: Decoding e-learner non-verbal behavior //IEEE Transactions on Learning Technologies. – 2017. – Т. 11. – №. 1. – С. 5-12. https://doi.org/10.1109/TLT.2017.2754497

9. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Bridging the digital gender divide: Include, upskill, innovate //OECD. – 2018.

10. Jeffrey, L., Hegarty, B., Kelly, O., Penman, M., Coburn, D., & McDonald, J. (2011). Developing digital information literacy in higher education: Obstacles and supports //Journal of Information Technology Education: Research. – 2011. – Т. 10. – №. 1. – С. 383-413.

11. Carolus, A.; Koch, M.J.; Straka, S.; Latoschik, M.E.; Wienrich, C. MAILS ‐ fMAILS-Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological change-and metacompetencies //Computers in Human Behavior: Artificial Humans. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2023.100014


Рецензия

Для цитирования:


Джанегизова А.С., Нурсейит А.М., Выборова К.С. Искусственный интеллект в образовании: анализ динамики, восприятия и перспектив интеграции. Qainar Journal of Social Science. 2023;2(4):34-49. https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-4-34-49

For citation:


Dzhanegizova А., Nurseiit А.М., Vyborova К.S. Artificial intelligence in education: analysis of dynamics, perception, and prospects for integration. Qainar Journal of Social Science. 2023;2(4):34-49. https://doi.org/10.58732/2958-7212-2023-4-34-49

Просмотров: 246


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2958-7212 (Print)
ISSN 2958-7220 (Online)